rhBMP-2m大规模制备纯化过程中使用尿素的分析

为大规模制备rhBMP-2m,将高表达rhBMP-2m的工程菌株进行高密度发酵、温度诱导表达,收集菌体,经裂菌和超声洗涤得到并纯化的包涵体。洗涤后的包涵体中,rhBMP-2mdi蛋白量的75．1％。为获得高纯度的rhBMP-2m,采用尿素作变性剂将包涵体溶解,经SP-SepharoseFF柱和Q-SepharoseFF柱两步纯化。rhBMP-2m包涵体经pH6．5尿素溶解后,经SP-Sepharose FF柱纯化,蛋白纯度为91％;若rhBMP-2m在碱性尿素中作用时间超过48h,再经Q-SepharoseFF柱纯化后,纯化产物中在还原性SDS-PAGE中会出现少量与rhBMP-2m二聚体大小接近的蛋白带,显示出碱性尿素对rhBMP-2m的共价修饰作用,会严重地影响rhBMP-2m的纯化效果和活性;若24h内完成分离纯化则影响较小,纯化后rhBMP-2m单体的纯度达98％以上。本研究表明尿素适合rhBMP-2m包涵体的大规模纯化。文章对使用尿素的利弊进行了讨论,提出大规模制备蛋白质时最好避免在碱性环境使用高浓度尿素。     

不同处理棉秆饲料在卡拉库尔羊瘤胃中降解的动态规律

选用3只装有永久性瘤胃瘘管的成年卡拉库尔羊(体重30±2kg),研究了不同化学处理后的棉花秸秆在瘤胃内的降解规律,在61、2、243、6、48、72h测定干物质(DM)、中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)的含量,计算相应营养物质的降解率。结果显示:采用3.5%尿素+2.5%石灰+3.0%食盐复合处理效果最好,DM、NDF、ADF的有效降解率提高最为显著(P<0.01);棉花秸秆DM、NDF、ADF的快速可降解部分以及慢速可降解部分的降解率随处理方法不同而呈现差异。     

液化天然气点供站泄漏爆炸事故后果分析

液化天然气(LNG)点供站因其便利性和经济性已成为城镇和工业补充气源的优先选择,但由此带来的安全隐患和突发事故也引起关注和重视。为研究LNG点供站管线3种泄漏方向下天然气浓度分布、爆炸超压和温度变化规律,基于计算流体动力学方法,使用FLACS软件建立三维模型并进行数值模拟。结果表明：水平泄漏和向上45°泄漏条件下,泄漏气体云团影响范围达到稳定的时间分别为120和30 s,垂直泄漏气云达到稳定时间最短仅需5 s。水平泄漏场景下,泄漏气体可扩散至气化器以及储罐周围,其影响范围大于向上45°泄漏和垂直泄漏。向上45°泄漏爆炸产生的最大超压高于其他两个场景下的最大超压,且影响范围最大。水平和向上45°泄漏时,高温区域主要集中在气化器的底部和左侧,2种场景燃烧产生高温对气化器的安全运行具有较大的安全隐患,而垂直泄漏高温区域主要分布在泄漏口上方,对设备造成的影响最小。     

深度学习在轴承故障诊断领域的应用研究

深度学习具有强大的学习能力和特征分类能力,能够在海量、多源和高维测量数据中进行特征提取,具有不依赖人工干预而进行模型诊断和泛化的能力,广泛应用于设备故障诊断领域。阐述了深度学习的典型模型:深度置信网络(DBN)、卷积神经网络(CNN)和自编码器(AE),重点论述了深度学习在轴承故障诊断领域的应用进展。最后讨论了深度学习在轴承故障诊断领域所存在的问题及发展趋势。     

企业安全意识管理的探析

本研究在安全意识和人的不安全行为理论的基础上，明确指出企业管理者在企业安全管理中的重要地位，从安全氛围的营造、本质安全、培训管理、制度建设、监督管理和持续改进6个方面对安全意识的提升进行了论述，最后针对管理者安全意识的培养提出了“望、闻、问、切”的理念。     

学龄前儿童利他行为的发展:从共情关怀到维护公平规范驱动

选取240名3～6岁儿童,通过2个实验考察共情关怀对学龄前儿童利他行为的影响.实验一采用独裁者博弈任务,当儿童作为资源的分配者时,指向响应者的共情关怀如何影响儿童的利他分配行为?实验二采用最后通牒博弈任务,儿童作为响应者,当共情关怀指向的对象做出了不公平分配,儿童是否会进行利他惩罚以维护公平规范?结果发现,共情关怀能促进学龄前儿童的利他分配行为,但对于利他惩罚的影响表现出年龄差异.具体来说,无论在控制条件还是共情关怀条件,相比于更大年龄的儿童, 3～4岁小班儿童较少做出利他惩罚,表明3～4岁儿童的行为仍以自利倾向为主导,较少遵守和维护公平规范原则; 4～5岁中班儿童的利他行为以共情关怀为主导,当不公平的违规者同时也是共情关怀指向的对象时,他们更有可能出于对不公平违规者的同情,而不进行惩罚; 5～6岁大班儿童的利他行为以公平规范为主导,利他惩罚行为不受共情关怀的影响.这些结果说明,学龄前儿童的利他行为经历了从共情关怀驱动到维护公平规范驱动的转变,并且4～5岁可能是这种转变的过渡阶段.     

融合BERT词嵌入和BiLSTM的微博谣言持续检测模型

针对微博谣言带标签数据不足，且当下的谣言检测模型无法持续学习应对不断变化的微博网络语言等问题，本文提出BERT-BiLSTM-LML微博谣言持续检测模型.首先，使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)预训练模型提取两个任务输入文本数据的词向量；其次，使用双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)网络充分提取文本的上下文特征；最后，基于BiLSTM深层特征使用终身监督学习算法ELLA(Efficient Lifelong Learning Algorithm)对两个任务的特征数据进行建模，以实现对微博谣言的持续检测.实验结果表明：BERT词向量有效优化了模型性能，比基于Word2vec词向量的Word2vec-BiLSTM-LML模型在准确率和F1值都提升了5.5%.相较于独立学习，在持续学习争议检测任务后，模型的谣言检测准确率提升了1.7%,F1值提升了1.8%.同时，在持续学习过程中，随着知识的积累，谣言检测准确率持续提升.最终在公开...     

基于对象的百里峡景区入口处景观建筑信息的解译

景观建筑作为风景名胜区中的重要要素，对其色调、形状、体量等信息的把控极为重要.以百里峡景区入口处景观建筑为研究对象，借助GF-2号遥感影像，采用基于对象的规则分类法对其进行解译，借助ArcGIS平台优化建筑边界，计算其长度和宽度，利用太阳高度角、卫星方位角和阴影长度计算得到建筑物高度信息.通过实地测量得到建筑物实际长、宽、高信息，利用计算值与实测值之差的绝对值与实测值的百分比计算得到各个景观建筑的百分比误差.结果表明，长度、宽度和高度的误差为0.79%～17.14%,解译精度均在80%以上，其精度基本能够满足风景资源调查评价和风景区规划的实际需求.     

基于PCA-IPSO-RBF神经网络的沥青路面破损状况预测

针对现有路面破损状况评价指数较为单一且无法准确预测路面实际破损发展趋势的问题，为探究路面使用指标、路面性能指标和路面环境指标对路面破损状况的影响，提出基于改进粒子群优化(IPSO)与径向基(RBF)神经网络耦合的沥青路面破损预测模型.首先，利用灰色关联分析和主成分分析(PCA)筛选出主要影响因子；然后，通过改进粒子群惯性权重因子，调整粒子全局和局部寻优能力，并利用IPSO算法训练RBF模型中的参数；最后，以主成分分析降维后数据为输入，建立路面破损状况的IPSO-RBF神经网络预测模型.实例研究表明，PCA-IPSO-RBF神经网络预测模型预测平均绝对误差为0.841 6.因此，针对复杂非线性路面破损状况预测问题，该模型能够准确预测沥青路面破损状况，为路面养护决策提供有力支持.